基于不定核LS-SVM模型的公司违约概率预测  

作　　者：李昊[1] 梁州 黄迅[2] 林宇[1] 

机构地区：[1]成都理工大学商学院,成都610059 [2]西南财经大学中国金融研究中心,成都611130

出　　处：《财会月刊（下）》2018年第7期170-176,共7页Finance and Accounting Monthly

基　　金：国家自然科学基金项目(项目编号:71771032);国家社会科学基金一般项目(项目编号:17BJY188);四川省软科学计划项目(项目编号:2017JY0158)

摘　　要：以短期融资券为研究对象,构建基于信用利差的公司违约概率样本,并将传统正定核最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型拓展到不定核LS-SVM模型对公司违约概率展开合理预测分析,进而对不定核LS-SVM模型与正定核LS-SVM模型以及Logistic模型进行了全行业以及分行业公司违约概率的预测精度对比。实证结果表明,基于不定核LS-SVM模型的公司违约概率预测模型无论在全行业还是在分行业中均展现出最优的预测性能,且具有更为优异的稳健性。

关 键 词：不定核 LS-SVM 公司违约概率 短期融资券 信用利差 

分 类 号：F830.91[经济管理—金融学]